Análisis Espacial de Casos de COVID-19 en Perú (2021)
idmunici:
Código de la municipalidad (identificador único de cada
municipio).
PIA:
Presupuesto Inicial Asignado por el Ministerio de Economía y Finanzas
(MEF) para el año 2022.
PIM:
Presupuesto Modificado asignado por el MEF para el año 2022.
Avance:
Ejecución presupuestal registrada en 2022 (expresado en porcentaje de
avance respecto al presupuesto asignado).
C96:
Ingreso total de la municipalidad durante el año 2022 (refleja la
recaudación de la municipalidad).
C97:
Gasto total de la municipalidad durante el año 2022 (refleja el total de
gastos ejecutados por la municipalidad).
Nota adicional:
Este análisis se centra exclusivamente en las municipalidades del
Departamento de San Martín, Perú.
MUNICIPALIDAD PROVINCIAL DE TOCACHE:
Por cada unidad de gasto, genera 1.005 unidades de
ingreso, mostrando un equilibrio entre ingresos y gastos. Tiene
un presupuesto inicial alto comparado con su avance de
ejecución.
MUNICIPALIDAD PROVINCIAL DE SAN MARTIN -
TARAPOTO:
Genera 1.24 unidades de ingreso por unidad de gasto,
mostrando ingresos mayores a los gastos. Presupuesto inicial moderado
respecto a su ejecución.
MUNICIPALIDAD DISTRITAL DE AWAJUN:
Con un ratio de ingreso por gasto de 2.806, tiene una
situación favorable. Presupuesto inicial alto
(144,447.85) comparado con el avance de
ejecución.
MUNICIPALIDAD DISTRITAL DE SHUNTE:
Ratio de ingreso por gasto de 1.604. Presupuesto
inicial moderado (19,549.22) comparado con su avance,
mostrando progreso en el uso del presupuesto.
---
title: "Repositorio de tareas"
output:
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```
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===============================
***Introducción***
El dashboard reúne análisis diversos realizados en Python y R, abarcando temas como análisis espacial, redes, optimización y benchmarking de datos. Cada sección incluye un enlace a su README correspondiente en GitHub, donde puedes explorar los detalles técnicos, resultados y código utilizado.
- Tareas y Enlaces
***1. Análisis del Dengue en el Perú (2017)***
Explora la incidencia y distribución geográfica del dengue utilizando Python.
🔗 [Ver README](https://yharaaa.github.io/Taller/)
***2. Análisis Espacial: Capas Geográficas de Colombia***
Visualización y análisis de aeropuertos, ríos y divisiones administrativas utilizando datos geográficos en Python.
🔗 [Ver README](https://yharaaa.github.io/Tarea-2/)
***3. Análisis de Redes: Congresistas del Perú (2023-2024)***
Estudio de centralidad y conectividad en las bancadas de Fuerza Popular y Perú Libre mediante teoría de grafos.
🔗 [Ver README](https://yharaaa.github.io/Tarea-3/)
***4. Distribución Espacial del COVID-19 en Perú***
Análisis de índices de Moran y clusters LISA para mapear la incidencia de casos en el país.
🔗 [Ver README](https://yharaaa.github.io/Tarea-4/)
***5. Optimización y Benchmarking***
Problemas de optimización, multicriterio y análisis de eficiencia presupuestal en municipalidades de San Martín, Perú.
🔗 [Ver README](https://yharaaa.github.io/Tarea_5/)
1. Introducción: tablas {data-icon="fa-chart-line"}
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Column {data-width=300}
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### **Análisis semanalmente del Dengue (2021)**
```{r}
# Incluir el archivo HTML en tu Shiny Dashboard
includeHTML("T1_1.1.html")
```
Column {data-width=300}
-----------------------------------------------------------------------
### ***Regiones por contagiados***
```{r}
# Insertar una imagen PNG en R Markdown o Shiny
include_graphics("M.png")
```
### ***Regiones por contagiados y gravedad***
```{r}
include_graphics("MM.png")
```
2. Mapas {data-icon="fa-car"}
=====================================
Column {data-width=400}{.tabset}
-----------------------------------------------------------------------
### Mapa final de Colombia
```{r}
# Insertar una imagen PNG en R Markdown o Shiny
include_graphics("T2_8.png")
```
Column {data-width=300} {.tabset}
-----------------------------------------------------------------------
### Departamentos
```{r}
# Insertar una imagen PNG en R Markdown o Shiny
include_graphics("T2_4.png")
```
### Aeropuertos
```{r}
# Insertar una imagen PNG en R Markdown o Shiny
include_graphics("T2_5.png")
```
### Ciudades y Rios
```{r}
# Insertar una imagen PNG en R Markdown o Shiny
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```
### Peajes
```{r}
# Insertar una imagen PNG en R Markdown o Shiny
include_graphics("T2_7.png")
```
3. Redes {data-icon="fa-users"}
=====================================
Column {data-width=200} {.tabset}
-----------------------------------------------------------------------
### Grafo Congresistas
```{r}
# Insertar una imagen PNG en R Markdown o Shiny
include_graphics("T3_1.png")
```
### Top 20
```{r}
# Insertar una imagen PNG en R Markdown o Shiny
include_graphics("T3_2.png")
```
### Detalle
```{r}
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```
Column {data-width=200} {.tabset}
-----------------------------------------------------------------------
### Bancada de Fuerza Popular
```{r}
# Insertar una imagen PNG en R Markdown o Shiny
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```
### Bancada de Perú Libre
```{r}
# Insertar una imagen PNG en R Markdown o Shiny
include_graphics("T3_4.png")
```
4. Mapas 2 {data-icon="fa-search"}
=====================================
Column {data-width=300}{.tabset}
-----------------------------------------------------------------------
### Grafico de Moran's
**Análisis Espacial de Casos de COVID-19 en Perú (2021)**
```{r}
include_graphics("T5_5.png")
```
### Grafico Bivariate LISA
```{r}
include_graphics("ppp.png")
```
Column {data-width=250}
-----------------------------------------------------------------------
### Moran's correlation
```{r}
include_graphics("T5_4.png")
```
### Bivariate LISA (2021 - 2022)
```{r}
include_graphics("T5_6.png")
```
5. Introducción a la Optimización {data-icon="fa-money-bill-wave"}
==================================================================
Column {data-width=300} {.tabset}
-------------------------------------------------------------------------------------------------------
### **Optimizacion**
```{r}
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src = "F2.html", # Ruta del archivo HTML
width = "100%", # Ajusta el ancho
height = "600px", # Ajusta la altura
style = "border:none;" # Opcional: elimina el borde
)
```
### Grafico 2
```{r}
tags$iframe(
src = "F1.html", # Ruta del archivo HTML
width = "100%", # Ajusta el ancho
height = "600px", # Ajusta la altura
style = "border:none;" # Opcional: elimina el borde
)
```
Column {data-width=250}
-----------------------------------------------------------------------
### Diccionario de Códigos
- **idmunici:**
Código de la municipalidad (identificador único de cada municipio).
- **PIA:**
Presupuesto Inicial Asignado por el Ministerio de Economía y Finanzas (MEF) para el año 2022.
- **PIM:**
Presupuesto Modificado asignado por el MEF para el año 2022.
- **Avance:**
Ejecución presupuestal registrada en 2022 (expresado en porcentaje de avance respecto al presupuesto asignado).
- **C96:**
Ingreso total de la municipalidad durante el año 2022 (refleja la recaudación de la municipalidad).
- **C97:**
Gasto total de la municipalidad durante el año 2022 (refleja el total de gastos ejecutados por la municipalidad).
**Nota adicional:**
Este análisis se centra exclusivamente en las municipalidades del Departamento de San Martín, Perú.
### Resultados: Benchmarking y Análisis de Frontera
- **MUNICIPALIDAD PROVINCIAL DE TOCACHE:**
Por cada unidad de gasto, genera **1.005 unidades de ingreso**, mostrando un equilibrio entre ingresos y gastos. Tiene un presupuesto inicial alto comparado con su avance de ejecución.
- **MUNICIPALIDAD PROVINCIAL DE SAN MARTIN - TARAPOTO:**
Genera **1.24 unidades de ingreso por unidad de gasto**, mostrando ingresos mayores a los gastos. Presupuesto inicial moderado respecto a su ejecución.
- **MUNICIPALIDAD DISTRITAL DE AWAJUN:**
Con un ratio de ingreso por gasto de **2.806**, tiene una situación favorable. Presupuesto inicial alto (**144,447.85**) comparado con el avance de ejecución.
- **MUNICIPALIDAD DISTRITAL DE SHUNTE:**
Ratio de ingreso por gasto de **1.604**. Presupuesto inicial moderado (**19,549.22**) comparado con su avance, mostrando progreso en el uso del presupuesto.